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Veröffentlicht von Veröffentlicht von Iderma

  • veröffentlicht am: 2025-06-30
  • Kategorie: Medical
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  • Kompatibilität: Windows 11/Windows 10/8/7/Vista

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1. - Assessment of Deep Neural Networks for the Diagnosis of Benign and Malignant Skin Neoplasms in Comparison with Dermatologists: A Retrospective Validation Study.

2. - Augment Intelligence Dermatology : Deep Neural Networks Empower Medical Professionals in Diagnosing Skin Cancer and Predicting Treatment Options for 134 Skin Disorders.

3. - Der Algorithmus kann Bilder von 186 Hautkrankheiten klassifizieren, einschließlich häufig vorkommender Arten von Hauterkrankungen (z.B. atopische Dermatitis, Urtikaria, Ekzeme, Psoriasis, Akne, Rosacea, Onychomykose, Melanom, Nävus).

4. - Augmenting the Accuracy of Trainee Doctors in Diagnosing Skin Lesions Suspected of Skin Neoplasms in a Real-World Setting: A Prospective Controlled Before and After Study.

5. Der Algorithmus liefert relevante medizinische Informationen zu Hautkrankheiten (z.B. Warzen, Gürtelrose), Hautkrebs (z.B. Melanom) und anderen Hautausschlägen (z.B. Nesselsucht).

6. - Keratinocytic Skin Cancer Detection on the Face using Region-based Convolutional Neural Network.

7. - Evaluation of Artificial Intelligence-assisted Diagnosis of Skin Neoplasms – a single-center, paralleled, unmasked, randomized controlled trial.

8. - Eine Diagnose von Hautkrebs oder Hauterkrankungen, die ausschließlich auf klinischen Bildern basiert, kann bis zu 10% der Fälle übersehen.

9. - Automated Dermatological Diagnosis: Hype or Reality? J Invest Dermatol.

10. - Performance of a deep neural network in teledermatology: a single center prospective diagnostic study.

11. - Die Vorhersage des Algorithmus ist keine endgültige Diagnose von Hautkrebs oder Hauterkrankungen.



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